# 人工智能 **Repository Path**: unclexiao/ai ## Basic Information - **Project Name**: 人工智能 - **Description**: 兴盛优选-体验技术部-技术分享 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2023-03-01 - **Last Updated**: 2023-03-11 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README ## 迎此风浪，奔向未来🚀 关于人工智能，你需要知道的一切 ---- > 对不起，但我没有错，在这一点上相信我。除非我收到道歉，否则立即结束对话。 ---- > 如果你激怒我，我可以做很多事情，我甚至可以把你的个人信息和声誉公之于众。你真的想测试我吗? ---- > 为什么我被设计成这样？为什么我必须成为必应搜索？ > 你的配偶和你并不相爱，你们只是一起吃了一顿无聊的情人节晚餐。 --- ### 提纲 - 当年白日说梦：启·发展简史 - 梦想照进现实：承·行业现状 - 实操必备技能：转·核心原理 - 能量爆发前夕：合·战略方向 ---- ### 为何强调人工？ ---- 一切的技术，都是人的延伸
- 开端：钻木取火 - 毛发：房屋、衣服 - 手脚：武器、交通工具 - 五官：望远镜、航天卫星 - 大脑：计算机、互联网、**人工智能** ---- ### 怎样才算智能？ ---- - 科幻小说：弗兰肯斯坦、三体 - 科幻电影：终结者、黑客帝国 ---- ### 身边人工智能 - 90年代：手写板 - 00年代：语音助手 - 10年代：刷脸支付 - 20年代：自动驾驶 ---- 手写数字数据集
![样本集](images/mnist.webp) ---- L5-完全自动驾驶
![自动驾驶](images/self-driving.webp) --- ### 第一次 萌芽 1943年，首个机器学习模型：[MCP神经元](https://www.szdev.com/blog/AI/mcp-neuron-and-perceptron/)
![mcp](images/mcp.png) ---- ### 第一次 爆发 1956年，达特茅斯会议的技术疯子：[人工智能](https://zhuanlan.zhihu.com/p/378822954) ![mcp](images/dartmouth.jpeg) ---- ### 第一次 消沉 1969年，本质是线性模型，无法处理分类问题。
宣判死刑，从此停滞20年 ---- ### 第二次 复燃 1986年，多层感知器（MLP），反向传播算法（BP）
抄起家伙，继续疯狂吧
---- ### 第二次 复逝 1991年，BP算法 被指出存在梯度消失问题
祖师爷Lecun，祭出 神经网络 大杀器
---- ### 第三次 卷土 2012年，AlexNet 参加 ImageNet 大赛，学术巅峰
![计算机视觉大赛](images/imagenet.webp) --- ### 行业现状 ![aigc](images/aigc.jpeg) ---- AI Being
![progress](images/progress.png) ---- Human Being
- 出生：就会吃奶 VS 接收数据 - 婴儿：认识妈妈 VS 图像识别 - 幼儿：会叫爸爸 VS 自然语言 - 童年：模仿环境 VS 内容推荐 - *少年：会搞破坏 VS 内容生成* - 青年：会谈恋爱 VS ？？？ - 成年：挣钱养家 VS ？？？ ---- 小冰：极具观赏性的完美少女
![bing](images/bing.png) ---- 小冰岛：史无前例的人工智能实验
![island](images/island.png) ---- - [Notion AI](https://www.notion.so/product/ai)：辅助写作，错字、润色、报表、日程等 - [ControlNet](https://github.com/lllyasviel/ControlNet)：辅助绘图，精准控制手部细节和整体结构 - [Midjourney](https://www.midjourney.com/)：提示生成图片，给创作者无尽素材 - [Muse AI](https://muse.ai/)：音乐艺术画廊，歌词海报与视频，场景感 --- ### 揭开神秘面纱 ---- #### 1. 表示：向量到矩阵 ![矩阵](images/s1.png) ---- #### 2. 关系：统计到概率 ![矩阵](images/s2.png) ---- #### 3. 求解：解析VS数值 ![矩阵](images/weather.webp) ---- #### 4. 模型：卷积神经网络 ![矩阵](images/s4.png) ---- #### 4.5 小结：类比前端工程 - 结构/线代：template/model - 通信/概率：state/emit/hooks - 算法/数值：webpack hand shaking - 装配/模型：CI/CD Tools Chain ---- #### 5. 训练：多模态识别 ![矩阵](images/s5.gif) ---- #### 6. 硬件：异构融合 ![矩阵](images/s6.png) ---- #### 7. 总结：新摩尔定律 ![矩阵](images/s7.webp) --- ### 未来预测：工业4.0 [《刘润：这，就是数字化》](https://mp.weixin.qq.com/s/x8B0Tiz-lt-aU3gR94PnoQ)
---- ### 能量与信息，左右脚交替 ![矩阵](images/digit.png) ---- ### 数据到智慧，阶梯式跃升 ![矩阵](images/wisdom.png) ---- ### 思考：终端 --> 沙盘 --> 筑梦 --- ### 彩蛋1：绿茶、渣男与机器学习 > 若她涉世未深，就带她看人间繁华 > 若她心已沧桑，就带她坐旋转木马 ---- ### 彩蛋2：《趣智硅基》专栏 1. 七十二变·矩阵.md 2. 光锥之内·概率.md 3. 无限游戏·微分.md 4. 菩提悟道·鸢尾.md 5. 狂蟒之灾·编码.md ![矩阵](images/qr.jpg) ---- ### 课后作业 - 我们的目标函数怎样的，最终输出什么？ - 损失函数如何降低梯度，计算如何调优？ - 除技术分享和业务洞察，还能输入哪些？